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DATA-007 Analyse de données et Business Intelligence
BROCHURE DU PROGRAMME

Python pour Données Analyse

Programme professionnel intensif de cinq jours consacré à Python pour Données Analyse.

Duration 5 days
Level Professional
Programme DATA-007
KAIZEN EUROPEAN ACADEMY Executive & Professional Development www.kaizeneurope.academy
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Présentation du programme

Ce programme professionnel de cinq jours est entièrement consacré à Python pour Données Analyse. Il permet d’acquérir une compréhension structurée du sujet, de maîtriser les méthodes et outils essentiels, d’analyser des situations professionnelles réalistes, d’évaluer la performance et les risques, puis de construire un plan d’application directement transférable à l’environnement de travail.

02

Objectifs pédagogiques

Expliquer les concepts, la terminologie et le contexte professionnel de Python pour Données Analyse.
Appliquer les principales méthodes, outils et bonnes pratiques utilisés dans Python pour Données Analyse.
Analyser des situations réalistes et prendre des décisions fondées sur des éléments probants dans Python pour Données Analyse.
Évaluer les exigences de performance, de risque, de qualité et de contrôle liées à Python pour Données Analyse.
Élaborer un plan d’action concret pour mettre en œuvre ou améliorer les pratiques de Python pour Données Analyse.

À qui s’adresse ce programme

Professionnels, spécialistes, superviseurs, managers et cadres dont les responsabilités sont liées à Python pour Données Analyse, ainsi que toute personne souhaitant développer une maîtrise pratique de ce domaine.

Méthodologie pédagogique

Apports structurés du formateur, échanges guidés, études de cas spécifiques, outils et modèles pratiques, exercices individuels et collectifs, simulations ou scénarios techniques lorsque cela est pertinent, analyse par les pairs et atelier final de mise en œuvre.

Résultats d’apprentissage

Expliquer les concepts, la terminologie et le contexte professionnel de Python pour Données Analyse. Appliquer les principales méthodes, outils et bonnes pratiques utilisés dans Python pour Données Analyse. Analyser des situations réalistes et prendre des décisions fondées sur des éléments probants dans Python pour Données Analyse. Évaluer les exigences de performance, de risque, de qualité et de contrôle liées à Python pour Données Analyse. Élaborer un plan d’action concret pour mettre en œuvre ou améliorer les pratiques de Python pour Données Analyse.

Prerequisites

Aucun prérequis formel n’est exigé. Une expérience professionnelle pertinente est recommandée ; pour les programmes techniques, une connaissance de base de l’environnement concerné facilitera les travaux pratiques.

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Programme détaillé

Jour01

Python pour Données Analyse : fondements et contexte professionnel

  • Périmètre, terminologie et contexte professionnel de Python pour Données Analyse
  • Pratiques actuelles et tendances émergentes en Python pour Données Analyse
  • Rôles, responsabilités et attentes des parties prenantes en matière de Python pour Données Analyse
  • Diagnostic des pratiques actuelles de Python pour Données Analyse
Jour02

Core Méthodes et Outils pour Python Analytique

  • Python analytique environnement
  • Données structures
  • NumPy concepts
  • pandas Series et DataFrames
Jour03

Applied Pratique dans Python pour Données Analyse

  • Données import
  • nettoyage des données
  • Transformation
  • Aggregation
Jour04

Performance, Risque et Contrôle dans Python pour Données Analyse

  • Merging datasets
  • Exploratory analyse
  • Visualization
  • Statistics avec Python
Jour05

Python pour Données Analyse : atelier intégré et plan de mise en œuvre

  • Temps-series basics
  • Automatisation
  • Reusable functions
  • Notebook pratiques
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Ce que vous recevrez

Supports pédagogiques du programme
Ressources pratiques et modèles lorsque pertinent
Certificat Kaizen de fin de formation
Assistance participant pendant la semaine de formation
Kaizen European Academy

Executive & Professional Development across selected European destinations.

CONTACT & INFORMATIONS

Site web: www.kaizeneurope.academy
Contact: www.kaizeneurope.academy/#contact